python怎么加函数(Python函数定义)

Python作为一门灵活且强大的编程语言，其函数机制是构建模块化代码的核心基础。通过函数，开发者能够将重复逻辑封装为可复用的单元，提升代码的可维护性与可读性。Python添加函数的方式兼具简洁性与灵活性，既支持传统定义模式，也允许lambda表达式、装饰器等高级特性。函数的参数设计（如默认值、可变参数）与返回值管理进一步扩展了其适用场景，而作用域规则（如LEGB原则）则确保了变量管理的严谨性。此外，Python的函数本质是对象，支持高阶操作（如将函数作为参数传递或返回），这一特性为函数式编程提供了基础设施。从实际开发角度看，合理添加函数需综合考虑命名规范、参数校验、异常处理等多个维度，以平衡代码的简洁性与健壮性。

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一、函数定义与语法规则

基础定义方式

Python通过`def`关键字定义函数，语法结构如下：
python
def function_name(parameters):
"""文档字符串"""
函数体
return value

函数名遵循标识符规则，参数列表可包含位置参数、默认参数、可变参数（args）和关键字参数（kwargs）。例如：

python
def add(a, b=10, args, kwargs):
return a + b

此函数支持必选参数`a`、默认参数`b`、任意数量的位置参数`args`和关键字参数`kwargs`。

参数类型	示例	说明
必选参数	def func(a)	调用时必须传递
默认参数	def func(a=0)	可省略赋值，使用默认值
可变参数	def func(args)	接收任意数量的位置参数
关键字参数	def func(kwargs)	接收任意数量的键值对

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二、参数传递机制

参数传递的本质

Python采用“对象引用传递”机制，实参将引用传递给函数内部的形参。对于不可变对象（如整数、字符串），函数内修改不影响外部；对于可变对象（如列表、字典），修改会直接生效。

示例对比：

python
def modify_list(lst):
lst.append(1) 修改原列表

def modify_int(n):
n += 1 创建新对象

original_list = [0]
modify_list(original_list)

original_list变为[0, 1]

original_int = 10
modify_int(original_int)

original_int仍为10

  
  
对象类型
传递方式
函数内修改影响
  
  
不可变对象
值传递（引用传递）
不影响外部
  
可变对象
引用传递
直接影响外部
  
  
 三、返回值与多值返回  
返回值的灵活性
  
Python函数可通过`return`返回单个或多个值。多值返回时，实际返回的是一个元组，但语法上可省略括号。  
示例：
  
python  
def calculate(a, b):  
    sum_val = a + b  
    diff_val = a - b  
    return sum_val, diff_val   等价于return (sum_val, diff_val)  
result = calculate(5, 3)  
 result为(8, 2)，可通过索引或解包获取  

返回值类型	语法示例	实际返回结构
单值	return 5	int
多值（显式）	return a, b	元组(a, b)
多值（隐式）	return [a, b]	列表[a, b]

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四、作用域与闭包

LEGB规则解析

Python采用LEGB（Local→Enclosing→Global→Built-in）规则查找变量。若函数内部修改全局变量，需使用`global`声明；若需保留外部函数的局部变量，可使用`nonlocal`或闭包。

示例对比：

python
x = 10 全局变量

def outer():
global x 声明修改全局变量
x = 20
def inner():
nonlocal x 引用外层函数的x（需在嵌套函数中）
x = 30
inner()
print(x) 输出30

outer()
print(x) 输出20（全局变量被修改）

  
  
关键字
作用范围
示例场景
  
  
global
全局作用域
修改全局变量
  
nonlocal
外层函数作用域
嵌套函数中修改外层变量
  
无声明
局部作用域
函数内部临时变量
  
  
 五、匿名函数与Lambda表达式  
Lambda的局限性与适用场景
  
Lambda表达式用于定义单行匿名函数，语法为`lambda params: expression`。它适用于简单操作，但无法包含复杂逻辑或多行语句。  
示例对比：
  
python  
 普通函数  
def add(a, b):  
    return a + b  
 Lambda表达式  
add_lambda = lambda a, b: a + b  

特性	普通函数	Lambda
语法复杂度	支持多行、复杂逻辑	仅限单行表达式
可复用性	可直接调用	需赋值给变量
适用场景	通用场景	临时回调（如sorted/key）

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六、函数作为对象与高阶函数

函数的一等公民特性

Python中函数是对象，可赋值给变量、作为参数传递或返回。高阶函数是指接受函数作为参数或返回函数的函数。

示例：

python
def apply_func(func, value):
return func(value)

result = apply_func(lambda x: x2, 5) 输出10

  
  
操作类型
示例代码
说明
  
  
函数赋值
f = pow
将内置函数赋值给变量
  
函数传递
sorted(lst, key=len)
将lambda作为参数传递
  
函数返回
def maker(): return lambda x: x+1
返回新函数对象
  
  
 七、装饰器与函数包装  
装饰器的语法与实现
  
装饰器通过`decorator`语法修改函数行为，本质是封装原函数并返回新函数。常见用途包括日志记录、权限校验等。  
示例：
  
python  
def log_decorator(func):  
    def wrapper(args, kwargs):  
        print(f"Calling func.__name__")  
        return func(args, kwargs)  
    return wrapper  
log_decorator  
def say_hello():  
    print("Hello!")  

装饰器类型	示例代码	功能
无参装饰器	decorator	直接修改函数逻辑
带参装饰器	decorator(arg)	通过闭包传递参数
类装饰器	ClassDecorator()	基于类的方法包装

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八、内置函数与特殊方法

Python内置函数的扩展能力

Python提供大量内置函数（如`map`、`filter`、`sorted`），可通过传递自定义函数扩展其功能。此外，特殊方法（如`__call__`）允许自定义对象模拟函数行为。

示例对比：

python
使用内置函数map
result = map(lambda x: x2, [1, 2, 3]) [2,4,6]

自定义类模拟函数

class Multiplier:
def call(self, x):
return x 3

multiplier = Multiplier()
result = multiplier(5) 15

  
  
特性
内置函数
特殊方法
  
  
功能扩展
通过lambda/函数参数定制行为
通过__call__实现对象调用
  
性能优化
部分函数底层用C实现
依赖类实例的属性
  
使用场景
数据处理、快速操作
面向对象式函数封装
  
  
Python的函数机制不仅是语法层面的工具，更是连接代码逻辑与抽象思维的桥梁。从基础定义到高阶特性，函数的设计与使用直接影响代码的质量和效率。在实际开发中，需根据场景选择适当的参数类型（如默认值避免冗余）、合理控制作用域（避免变量冲突），并通过装饰器、高阶函数等特性提升代码的可扩展性。未来，随着Python对异步编程、类型注解等特性的支持深化，函数的定义方式可能进一步融合新兴范式（如协程函数），但其核心思想——封装复用与抽象分层——始终是编写高效代码的基石。